論文の概要: A Corpus for Sentence-level Subjectivity Detection on English News Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18034v3
• Date: Fri, 24 May 2024 12:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 00:15:41.169622
• Title: A Corpus for Sentence-level Subjectivity Detection on English News Articles
• Title（参考訳）: 英語ニュース記事における文レベル主観性検出コーパス
• Authors: Francesco Antici, Andrea Galassi, Federico Ruggeri, Katerina Korre, Arianna Muti, Alessandra Bardi, Alice Fedotova, Alberto Barrón-Cedeño,
• Abstract要約: 我々はこのガイドラインを用いて、議論を呼んだ話題に関する英ニュース記事から抽出した638の目的語と411の主観的な文からなるNewsSD-ENGを収集する。 我々のコーパスは、語彙や機械翻訳といった言語固有のツールに頼ることなく、英語で主観的検出を行う方法を舗装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.49218203204942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop novel annotation guidelines for sentence-level subjectivity detection, which are not limited to language-specific cues. We use our guidelines to collect NewsSD-ENG, a corpus of 638 objective and 411 subjective sentences extracted from English news articles on controversial topics. Our corpus paves the way for subjectivity detection in English and across other languages without relying on language-specific tools, such as lexicons or machine translation. We evaluate state-of-the-art multilingual transformer-based models on the task in mono-, multi-, and cross-language settings. For this purpose, we re-annotate an existing Italian corpus. We observe that models trained in the multilingual setting achieve the best performance on the task.
• Abstract（参考訳）: 我々は,言語固有の手がかりに限らず,文レベルの主観性検出のための新しいガイドラインを開発した。 我々はこのガイドラインを用いて、議論を呼んだ話題に関する英ニュース記事から抽出した638の目的語と411の主観的な文からなるNewsSD-ENGを収集する。 我々のコーパスは、語彙や機械翻訳といった言語固有のツールに頼ることなく、英語や他の言語で主観的検出を行う方法を舗装している。 単言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語 この目的のために、既存のイタリアのコーパスを再注釈する。 マルチ言語設定で訓練されたモデルがタスク上で最高のパフォーマンスを達成するのを観察する。

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